IT用語集 2023/10/07

ソサエティ5.0とは？わかりやすく10分で解説

コラム

AIやIoT、ビッグデータといった言葉はすっかり日常語になりました。しかし「技術が進むこと」と「社会が良くなること」は、放っておけば必ずしも一致しません。そこで注目されるのが、日本が提唱してきた将来像であるソサエティ5.0です。本記事では、ソサエティ5.0の定義から、実現を支える技術、具体的な取り組み、そして避けて通れない課題までを整理し、読者が「自分の生活・仕事にどう関係するか」を判断できる材料を提供します。

ソサエティ5.0とは

ソサエティ5.0とは、デジタル技術（AI、IoT、データ分析など）を社会の隅々まで行き渡らせることで、経済成長と社会課題の解決を両立させる「人間中心（ヒューマンセントリック）」の社会像を指します。ポイントは、単にデジタル化を進めるのではなく、人の暮らしの不便・不安・格差を減らし、持続可能でレジリエント（しなやかで強い）な社会をつくることにあります。

ソサエティ5.0の定義

ソサエティ5.0は、現実世界（フィジカル空間）で起きていることをデータとして収集し、サイバー空間で解析し、その結果を現実の意思決定やサービスに戻すことで、社会の最適化を図る考え方です。たとえば、交通・医療・防災・行政手続き・教育など、分野ごとにバラバラだった情報や仕組みを、データ連携によってつなぎ直し、必要な人に必要な支援が届く状態を目指します。

このとき重要なのは、技術の高度さそのものよりも、「誰の、どんな困りごとを、どの範囲で解くのか」が明確であることです。便利さを追うだけでは、プライバシー侵害や格差拡大など別の問題を生みかねません。ソサエティ5.0は、こうした副作用も含めて設計し直すことを前提にしています。

ソサエティ5.0の由来と歴史

「ソサエティ5.0」という呼称は、社会の進化段階を狩猟社会（1.0）→農耕社会（2.0）→工業社会（3.0）→情報社会（4.0）と捉え、その次を「超スマート社会（5.0）」と位置づける整理から来ています。情報社会（4.0）では、情報が価値を生みましたが、情報が増えすぎた結果、必要な支援が必要な人に届かない、意思決定が複雑化する、分断が起きる、といった新しい課題も表面化しました。ソサエティ5.0は、その「情報の豊かさ」を、社会の幸福や安全に結びつけ直す構想と言えます。

ソサエティ5.0と他の「社会」

情報社会（ソサエティ4.0）が「情報が中心の社会」だとすれば、ソサエティ5.0は「情報を、社会課題の解決に使い切る社会」です。たとえば、単にオンラインで手続きができるだけではなく、生活者の状況（災害、育児、介護、病気、移動手段の不足など）に応じて、手続きや支援が途切れずにつながる状態を目指します。

そのため、ソサエティ5.0では技術の進歩と同時に、公平性、説明責任、データの扱い（同意・透明性・安全性）が強く問われます。「できるからやる」ではなく、「社会として納得できる形で使う」ことまで含めて設計対象になります。

日本のソサエティ5.0に向けた戦略

ソサエティ5.0は、単一の政策や単一の産業の話ではなく、行政・企業・生活者がそれぞれ役割を持って進める「社会変革の設計図」です。日本では、デジタル技術を前提にした産業政策、行政のデジタル化、地域課題の解決、そしてデータ活用のガバナンス整備が並行して進められてきました。

日本政府の推進策と政策

政府が進める取り組みの軸は、社会課題の解決（少子高齢化、労働力不足、医療・介護の逼迫、災害対策、インフラ老朽化など）を、デジタル技術で支えることです。具体的には、行政サービスのオンライン化、医療・教育・交通といった分野でのデータ連携、地域の実証実験（PoC）支援、標準化・相互運用性の確保といった取り組みが含まれます。

ただし、政策は「掛け声」だけで成果が出るものではありません。現場の業務プロセスや既存システムの制約、住民合意、費用対効果、運用体制などを踏まえ、段階的に適用範囲を広げていく設計が必要です。

ソサエティ5.0と持続可能性

ソサエティ5.0は、経済成長だけを目標にせず、持続可能性とセットで語られます。たとえば、エネルギー最適化や再エネ活用、物流の効率化、都市の混雑緩和、フードロス削減などは、データの活用によって改善余地が大きい領域です。

一方で、持続可能性を掲げるほど「誰が負担し、誰が利益を得るのか」が問題になります。たとえば、効率化が進むほど地域の雇用が変化したり、データを提供できる人だけが恩恵を受けたりする可能性があります。ソサエティ5.0では、こうした分配の設計（合意形成や制度設計）も、技術と同じくらい重要です。

人とAIの共生を目指すソサエティ5.0

AI（人工知能）は、ソサエティ5.0の中核技術のひとつですが、AIは「万能の解決策」ではありません。AIが得意なのは、データに基づく予測や分類、最適化の提案です。一方で、判断基準の正当性、説明可能性、偏り（バイアス）、誤判定時の責任所在など、社会実装で必ず論点が生まれます。

共生という言葉が示す通り、AIは「人を置き換える」だけではなく、人の判断を支援し、人が最終責任を持つ形で使う設計が現実的です。たとえば、医療では診断そのものではなく見落とし防止、行政では不正検知の補助、教育では個別最適な学習支援など、役割分担が鍵になります。

ソサエティ5.0の重要な技術

ソサエティ5.0は理念で終わらせないために、複数の技術要素が組み合わさって機能します。ここでは、代表的な技術と「社会実装での意味」を押さえます。

AI（人工知能）とその役割

AIは、膨大なデータから傾向を見つけ、予測や最適化の提案を行う技術です。たとえば、交通量や需要を予測して信号制御を調整する、医療データからリスクの高い状態を早期に見つける、行政の問い合わせ対応を効率化する、といった形で活用されます。

ただし、AIは学習データに依存します。データが偏っていれば結果も偏りますし、状況が変化すれば精度が落ちます。運用では「精度が下がったときにどう気づき、どう止めるか」という監視・改善の仕組みが不可欠です。

IoT

IoTは、センサーや端末を通じて現実世界の状態をデータ化する入口です。街灯、道路、建物、車両、医療機器、農機、家庭内の機器などがネットワークにつながることで、「現場の変化」を継続的に把握できます。

注意したいのは、IoTは接続点が増えるほど攻撃面（アタックサーフェス）が広がることです。機器の脆弱性、認証不備、初期パスワード放置、更新停止などが重なると、都市の重要インフラに影響が及ぶ可能性があります。ソサエティ5.0では、IoTの普及と同時にセキュリティ設計と運用が前提になります。

ビッグデータとその活用

IoTや業務システムから集まるデータは、量が多いだけでなく、形式が多様で、発生頻度も高くなります。これらを扱うには、保存・加工・分析の基盤が必要です。重要なのは、単にデータを貯めることではなく、目的に沿って使える形に整えることです。

たとえば「移動の不便を減らす」という目的があるなら、交通データだけでなく、天候、イベント、人口動態、道路工事、公共施設の開閉など複数のデータを組み合わせる必要があります。データ連携が進むほど価値が出ますが、その分、個人情報や機微情報の取り扱い、同意、匿名化、アクセス制御の設計が難しくなります。

ロボット技術と自動化

ロボット技術や自動化は、現場の人手不足や危険作業の代替、品質の平準化に寄与します。たとえば、物流倉庫の搬送、点検作業、農業の一部工程、介護現場の負担軽減などが典型です。

一方で、自動化は「作業を置き換える」だけでは終わりません。保守、例外対応、品質監視、現場とのすり合わせなど、新しい仕事が生まれます。導入側は、単純に人件費削減として捉えず、業務設計の再構築として考えることが現実的です。

ソサエティ5.0の具体的な取り組み事例

ソサエティ5.0は、抽象的なスローガンではなく、自治体・企業・研究機関が連携して、分野ごとに実証と実装が積み上げられてきました。ここでは代表例を、何が「ソサエティ5.0的」なのかという観点で整理します。

スマートシティの実現

スマートシティは、都市課題（交通、災害、エネルギー、健康、観光、治安など）をデータとテクノロジーで解く取り組みです。重要なのは、単発の便利アプリではなく、都市の運用（行政・事業者・住民）をまたいでデータが流れることです。

たとえば福岡市では「Fukuoka Smart EAST」のように、まちづくりの対象エリアで、先端技術の実証やサービス実装を進める取り組みがあります。スマートシティの難しさは、技術よりも「運用」です。自治体、交通事業者、医療機関、商業施設、住民など、関係者が多く、合意形成と継続運用の設計が成功要因になります。

医療分野での取り組み

医療では、画像診断支援、重症化リスクの予測、遠隔医療、病院内業務の効率化など、AIやデータ活用が進んでいます。特に、医師不足や地域偏在が課題となる領域では、遠隔支援やトリアージ支援が現実的な効果を持ちます。

一方で、医療データは機微性が高く、誤判定の影響も大きい領域です。ソサエティ5.0の文脈では、技術導入そのものより、安全性、説明責任、同意と透明性、現場導線に合う運用を含めて成立しているかが問われます。

畜産・農産業での取り組み

農業・畜産では、センサーで生育環境を計測し、AIで施肥・灌漑・収穫時期を最適化する取り組みが進みます。収量の予測や病害の早期検知は、経験の継承が難しい現場において、支援の価値が大きい領域です。

ここでのポイントは、AIがすべてを自動化することではなく、人の判断を補助し、作業の再現性を高めることです。現場の気象条件や土壌、品種、流通制約などは地域ごとに異なるため、導入は「地域に合わせたチューニング」が前提になります。

教育分野での実施例

教育では、学習ログを活用した個別最適化、学習支援の自動化、教材推薦などが取り組まれています。学習者ごとの理解度やつまずきポイントを可視化できれば、教員は「教える」だけでなく「支援する」ことに時間を割けます。

ただし、教育データは取り扱いが難しい領域でもあります。成績や行動ログは、本人の将来に影響し得る情報です。使い方を誤ると監視社会的な反発を招きます。ソサエティ5.0に沿う形で進めるなら、目的の明確化、保護者・学習者への説明、データ最小化、アクセス制御が欠かせません。

ソサエティ5.0に向けた課題と解決策

ソサエティ5.0は「良い未来」を描く一方で、実現過程で必ず摩擦が生じます。ここでは、代表的な課題を「起きやすい落とし穴」と「現実的な対処」に分けて整理します。

セキュリティ問題とプライバシー保護

データが社会インフラとして機能するほど、サイバー攻撃の影響は大きくなります。特に、複数の機関がデータ連携するほど、最も弱いところが全体のリスクになります。攻撃者にとっては「都市」や「企業」より、まず「委託先」「末端の端末」「更新が止まった機器」が狙い目になることも珍しくありません。

解決策としては、暗号化や認証強化といった技術対策だけでなく、運用（権限管理、監査、ログ監視、脆弱性管理、委託先管理、インシデント対応訓練）が重要です。また、プライバシー保護の観点では、データの匿名化・仮名化、利用目的の限定、同意の設計、第三者提供の透明性などを、サービス設計の初期段階から組み込む必要があります。

デジタルデバイドの問題

デジタルデバイドは、「使える人だけが便利になる」ことで格差が広がる問題です。高齢者、障がいのある方、地域による通信環境差、言語の壁などが典型です。行政サービスのオンライン化が進むほど、窓口が減って困る人が出る、という逆転現象も起き得ます。

解決策は、単に端末を配ることではありません。利用支援（相談窓口、講習、代行支援）、アクセシビリティ設計、オフライン手段の確保、そして「デジタルを使う前提」にしない導線づくりが必要です。ソサエティ5.0が掲げる「人間中心」を実装するなら、取り残される人を前提に設計する姿勢が欠かせません。

雇用への影響

AIや自動化が進むと、職種や業務の形は確実に変わります。特に、定型的な作業は自動化の対象になりやすく、現場では「仕事が奪われる」という不安が生まれます。一方で、運用・監視・例外対応・サービス改善など、新しい仕事も生まれますが、必要なスキルは変わります。

解決策として重要なのは、個人の努力だけに依存しないことです。企業・自治体・教育機関が連携し、リスキリング（学び直し）の機会を設計し、移行期間の支援を用意する必要があります。ソサエティ5.0の目的が「社会課題の解決」なら、雇用の変化もまた、解決すべき社会課題のひとつです。

ソサエティ5.0を見据えた日本の将来展望

ソサエティ5.0は、未来予測ではなく「どういう社会を目指すか」という選択です。技術が進むほど、できることは増えますが、同時に「どこまで許容するか」「誰が説明し、誰が責任を持つか」が問われます。ここでは、展望を語るうえでの現実的な見方を整理します。

社会の大変革を巻き起こす可能性

ソサエティ5.0が進むと、分野横断のデータ連携が進み、これまで分断されていた支援やサービスがつながる可能性があります。たとえば、災害時の避難支援、医療・介護の連携、交通の需要最適化、行政手続きの簡素化など、社会の「当たり前」が変わる余地があります。

ただし、変革は一気には起きません。現実には、既存システムの刷新、標準化、合意形成、運用体制、予算確保など、多くのステップが必要です。成功している取り組みの共通点は、最初から壮大な完成形を目指すのではなく、小さく実証し、効果を測り、範囲を広げるプロセスを持っていることです。

日本社会への影響

日本では少子高齢化と労働力不足が進む中で、医療・介護・交通・行政などの維持が大きな課題になります。ソサエティ5.0は、これらを「人手を増やす」だけでなく、「仕組みを変える」ことで支える方向性を持ちます。たとえば、遠隔支援や予防、業務の効率化、地域でのデータ連携によって、限られた資源でサービスを維持する発想です。

一方で、データに基づく最適化は、透明性が低いと反発を招きます。生活者の納得を得るには、「便利になった」だけでなく、何がどう変わり、何が守られ、何が選べるのかを説明できることが重要になります。